本项目为AI全栈课程《Python从小白到精通》的配套补充，期望大家熟悉基本notebook开发环境后，掌握一些高阶的Notebook使用技巧，提高学习和工作效率。

1. Notebook VS IDE

Jupyter notebook(Jupyter lab)是aistudio实训平台默认的开发工具，同时也数据科学从业者最常使用的工具。相比vs code, pycharm等IDE（集成开发环境）， notebook足够简单，可以让你把所有的精力放在数据挖掘探索和算法开发验证上。其代码结构是以单元格来组织和分割，一个单元格可以有一行或者若干行代码，完成一个单元格后可以立马运行查看中间结果并以及可视化，这种方式的方式的优点显而易见：

• 代码组织和运行方式非常符合数据科学工作者的思维习惯。可以一边做，然后根据运行的中间结果在思考下一步的操作。面对一个复杂问题时，往往需要多次分步骤尝试。而在IDE里面，每次要想知道中间结果需要打断点调试，每次都需要从头运行，没有notebook方便

• 配合markdown笔记，可以做出媲美教科书的效果

因为其易用和可扩展，现在很多大学都用来作上课的课件工具。另外你写完的notebook也可以发给别人(.ipynb文件），在Anaconda中可以直接运行，配合markdown可以完美再现你的思维过程！ 本项目为AI全栈课程《Python从小白到精通》的配套补充，期望大家熟悉基本notebook开发环境后，掌握一些高阶的Notebook使用技巧，提高学习和工作效率。主要包括以下内容：

• 常用快捷键
• 单个单元格输出多个结果
• 单元格内执行shell脚本
• 执行常见的shell命令
• 输出当前notebook环境中已经存在的所有变量以及值
• 统计代码运行时间
• 画图相关
• 给for循环加上进度条
• 其他

2. 常用快捷键

• 1. 显示行号。notebook默认状态下是不显示行号的。在命令模式下按I键可以显示行号
• 2. code和markdown转换。命令模式下，m键可以将code转成markdown, y键相反
• 3. 编辑模式下：shift+enter 运行当前单元，并且高亮显示下一单元，如果没有下一单元就新建一个单元
• 4. 编辑模式下：crtl+enter 运行当前单元
• 5. 编辑模式下：alt+enter 运行当前单元，并且插入一个新单元并高亮显示

同时可以点击帮助-》快捷键列表查看所有内置的快捷键

3. 单个单元格输出多个结果

Notebook正常情况下，只有最后一行的代码的结果会输出， 如下我们读取一个文件到df中，写了df.shape， df.columns和df.head,只有最后一行的df.head结果会输出，例如：

import pandas as pddf = pd.read_csv('demo.csv')df.shape # 正常情况下，因为此代码不是该单元格最后一行，此结果不会输出df.columns # 正常情况下，因为此代码不是该单元格最后一行，此结果不会输出df.head() # 只会输出该代码的结果登录后复制

EQP_ID MODEL_Type CURR_TEMPERATURE0 RS4 QMO_2DCP1 32.91 RS4 QMO_2DCP1 32.42 RS4 QMO_2DCP1 33.03 RS4 QMO_2DCP1 32.94 RS4 QMO_2DCP1 32.9登录后复制登录后复制In [2]

# 如果想把其他有结果也输出，只要增加一个单元格运行下面两句代码即可：”“”from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = “all”“”“登录后复制

'nfrom IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell nInteractiveShell.ast_node_interactivity = ”all“n'登录后复制In [4]

# 尝试一个单元格多个输出from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell InteractiveShell.ast_node_interactivity = ”all“df.head()df.tail()df.shapedf['EQP_ID'].value_counts()登录后复制

EQP_ID MODEL_Type CURR_TEMPERATURE0 RS4 QMO_2DCP1 32.91 RS4 QMO_2DCP1 32.42 RS4 QMO_2DCP1 33.03 RS4 QMO_2DCP1 32.94 RS4 QMO_2DCP1 32.9登录后复制登录后复制

EQP_ID MODEL_Type CURR_TEMPERATURE377 A6L QMO_2DCP1 174.2378 A6L QMO_2DCP1 171.6379 A6L QMO_2DCP1 169.2380 A6L QMO_2DCP1 166.8381 A6L QMO_2DCP1 164.5登录后复制

(382, 3)登录后复制

A6L 132RS6 111Q5L 98RS4 41Name: EQP_ID, dtype: int64登录后复制

4. notebook执行shell命令

• 很多时候别人开发的脚本是以.py文件形式保存的，这样的脚本一般需要在终端或者IDE环境中执行
• 其实用notebook也完全没问题。只要把终端执行的命令前加个" ! "号即可
• 举例： 下面我们写一个脚本demo.py输出当前的工作环境目录以及该目录下的所有文件,改文件位于当前的环境下：

# 先使用cat命令查看，在notebook中执行只要在命令前加!即可print(”demo脚本内容如下：“)!cat demo.py登录后复制

demo脚本内容如下：print(”this is a demo“)print('------' * 10)import osprint('当前的目录为：')print(os.getcwd())print('------' * 10)print('当前目录下的文件：')print(os.listdir())print('------' * 10)登录后复制In [6]

# 使用!python命令执行该脚本!python demo.py登录后复制

this is a demo------------------------------------------------------------当前的目录为：/home/aistudio------------------------------------------------------------当前目录下的文件：['data', 'demo.py', '.data', 'demo.csv', '.node.started', '.ipython', '.systemlogs', '.jupyter', '.cache', '.yarn', '.aistudiofs.download.success', '.codelab-jupyter.log', '.bash_history', '.ipynb_checkpoints', '.local', '.bashrc', '.aistudiofs', 'machine.csv', 'main.ipynb', '.conda', '.vscode.log', '.python_history', '.bash_logout', '.viminfo', '.virtual_documents', '.ssh', '.aistudiofs.success', '.homedata.success', '.dataset.download', '.pip', '.npm', '.profile', '.config', '.webide']------------------------------------------------------------登录后复制

• 由此我们知道只要在命令前加入!即可执行shell命令，因而在Linux命令行中常用的pwd, ls等命令均可以使用
• 该功能更长使用的一个场景是直接在notebook中安装第三方库，直接使用在单元格内执行： !pip install you-package==version即可

!pwd # 查看当前目录!ls # 显示当前目录下得文件和目录登录后复制

/home/aistudiodata demo.csvdemo.py machine.csv main.ipynb登录后复制In [?]

# 直接在单元格内使用pip命令安装相关的库，不需要切换到终端去安装!pip install pandas登录后复制

• ！注意： 上面的执行shell命令中，很多命令只能在linux环境中执行，例如pwd,ls等，如果notebook是运行在windows操作系统中，这些命令会实效。但是将!改成%即可在windows环境中执行

5. 常用的shell命令